Persiapan data untuk jaringan saraf
Sebelum Anda mengunggah ulasan ke dalam kotak dialog dengan asisten AI, mereka perlu sistematis. Cukup untuk mengunggah data dari CRM Anda atau rekening pribadi pasar ke meja sederhana. Kumpulkan teks tinjauan, penilaian, dan tanggal ke satu berkas. Bersihkan data dari puing-puing sistem dan informasi pribadi pelanggan. Jika basis data besar, membaginya menjadi bagian dari 50- 100 ulasan. Ini akan membantu proses informasi model tanpa kehilangan konteks dan memberikan hasil analisis yang paling akurat.
Membuat prompt untuk analisis nada
Dalam rangka untuk jaringan saraf tidak hanya untuk membaca teks, tetapi untuk menghasilkan analitik terstruktur, perlu instruksi yang jelas. Berikan model peran tertentu, seperti seorang analis pendukung berpengalaman. Percayalah padanya dengan tiga kategori umpan balik: positif, netral dan negatif. Pastikan untuk menspesifikasikan format keluaran data. Tanyakan model untuk mengidentifikasi alasan utama untuk ketidakpuasan pelanggan dalam grup negatif. Pendekatan ini akan segera menyoroti kelemahan dalam produk atau jasa Anda.
Otomatis menandai dan mengelompokkan topik
Pelanggan sering mengeluh masalah yang sama: pengiriman panjang, pernikahan, atau kemasan yang buruk. Atur jaringan saraf untuk otomatis menetapkan tag tema ke setiap ulasan. Alih-alih membaca untuk waktu yang lama, Anda akan mendapatkan statistik. Sebagai contoh, model akan menentukan bahwa 40% dari negatif berhubungan dengan kecepatan kurir, dan 10% berhubungan dengan kualitas layanan. Hal ini akan memungkinkan Anda untuk membuat keputusan manajemen cepat berdasarkan angka sebenarnya daripada tebakan intuitif.
Cari pola tersembunyi dalam ulasan
Kadang-kadang dalam massa ulasan tersembunyi ide tak jelas untuk meningkatkan bisnis. Tanyakan asisten AI untuk membuat daftar saran dan keinginan bahwa pelanggan menyebutkan secara sepintas. Ini dapat menjadi permintaan untuk fitur baru, perubahan dalam konfigurasi atau ide untuk memperluas jangkauan. Jaringan saraf akan dengan hati-hati mengumpulkan bit informasi ini dan hadir sebagai daftar terstruktur. Anda akan mendapatkan panduan yang telah dibuat untuk pengembangan produk tanpa riset pemasaran mahal.
Generasi dari template respon untuk diulas
Langkah terakhir adalah membuat jawaban bagi pelanggan. Tulis sebuah prompt yang akan membuat jaringan saraf menyusun contoh yang sopan untuk setiap kategori ulasan. Untuk hal negatif, mintalah model untuk menyarankan cara spesifik untuk memecahkan masalah, menghindari unsubscriptions standar. Untuk komentar positif, biarkan AI menghasilkan rasa terima kasih tulus dengan panggilan mudah untuk membeli kembali. Ini akan membongkar manajer Anda dan membawa penonton loyalitas ke tingkat berikutnya.